【文‧陈冠荣】
尽管许多 AI 产业人士说，人类即将拥有超越人类智能的系统，甚至可能取代人类，但图灵奖得主、主导 Meta AI 研究的首席科学家杨立昆（Yann LeCun）却抱持相反态度。
杨立昆认为，AI 模型虽然有用处，但无法与宠物的智力相比，更比不上人类。被问到人类是否应该担心 AI 变得越来越强大，甚至构成威胁，他说这完全是胡说八道。
许多人相信，现今以大型语言模型为基础的 AI 正在创造所谓通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）。像是特斯拉和 xAI 的执行长马斯克（Elon Musk）表示，通用人工智能最快可能会在 2026 年实现；OpenAI 执行长奥特曼（Sam Altman）撰文预测，超级人工智能（Artificial Super Intelligence）“再过几千个日子”就会问世。
杨立昆表示这样的说法恐怕还太早，今年 5 月当 OpenAI 前安全负责人莱克（Jan Leike）谈论学习如何控制超级智能的必要性时，杨立昆发文抨击，“在我看来，急着弄清楚如何控制比我们聪明的 AI 系统前，我们需要开始设计一个比猫咪聪明的系统”，他在 X 这么说。
杨立昆喜欢用猫比喻，他说毕竟猫科动物拥有物质世界的心理模型、持久的记忆、一定程度的推理能力和规划能力，这些能力具备的水准在现今的先进 AI 还达不到，就连 Meta 自身开发的 AI 也一样。
“未来，当人们与 AI 系统、智能眼镜或任何东西交谈时，这些 AI 系统基本上需要具有人类层级的特征，真正具有常识，表现得像人类助理一样”，杨立昆说。但创造一个具有这种能力的 AI 需要几十年时间，现今主流方法无法让人类达成此一目标。
生成式 AI 的蓬勃发展由大型语言模型和相似系统推动所致，这些系统透过大量资料进行训练来模仿人类表达。随着每一代模型变强大，一些专家得出结论，认为只需投入更多芯片和资料来开发未来的 AI，它将变得更强大，最终甚至超越人类智能。这就是大量投资、生产越来越多专用芯片来训练 AI 背后的逻辑。
杨立昆则认为，现今 AI 系统的问题在于它们的设计方式、而非规模。无论科技巨头将多少颗 GPU 塞进世界各地的数据中心进行运算，都不会为人类带来通用人工智能。
杨立昆说，现今的模型实际只是预测文字内容中的下一个单字，它们太擅长这一点。由于它们有庞大的记忆容量，看起来像是推理，但实际上只是反刍接受过的训练资料，以至于愚弄了人类。
于是杨立昆带领 Meta FAIR（Fundamental AI Research）团队投身其中，研究以不同方式运作的 AI 开辟通往人类智能水准的道路。这些假设的未来 AI 可能呈现多种形式，而 FAIR（Fundamental AI Research）正在摘录来自现实世界的影片，是目前令他感到兴奋的研究专案之一。这个想法是建立一个模型，该模型的学习方法类似小动物的学习方法，透过接收到的视觉资讯建立一个世界的模型。
This AI Pioneer Thinks AI Is Dumber Than a Cat
